数据分析&数据挖掘数组的数据类型

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据分析&数据挖掘数组的数据类型相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

 1 import numpy as np
 2 
 3 # 创建一个数组
 4 arr = np.arange(0, 6, 1, dtype=np.int64)
 5 arr = np.arange(0, 6, 1, dtype=np.float64)  # [0. 1. 2. 3. 4. 5.]
 6 # arr = np.array([0,1,2,3,4], dtype=np.bool)
 7 print("arr:
", arr)
 8 print("arr的类型:", type(arr))
 9 print("arr的数据类型:", arr.dtype)
10 
11 # numpy 里面的数据类型 ——就是python的数据类型加np
12 # 在numpy中的,数据类型区分更加细致
13 
14 # 数据类型之间进行强制转化
15 print("转化结果:", np.bool(1))
16 print("转化结果:", np.bool(0))
17 print("转化结果:", np.float64(0))
18 print("转化结果:", np.str(0))
19 
20 # 数组创建好之后,再去更改数据类型
21 # dtype or astype
22 arr.dtype = np.int32
23 print("arr的数据类型(创建之后重新更改):", arr.dtype)
24 arr = arr.astype(np.int32)
25 print("arr的数据类型(创建之后重新更改):", arr.dtype)
26 
27 # 自定义的数据类型
28 df = np.dtype([("name", np.str, 40), ("height", np.float64), ("weight", np.float64)])
29 # 创建数组 使用自定义的数据类型
30 arr = np.array([("xixi", 23.5, 20.0), ("haha", 40, 24.0), ("ranran" ,162, 40.0)], dtype=df)
31 print("arr:
", arr)
32 print("arr的类型:", type(arr))
33 print("arr的字段类型:", df["name"])
34 print("arr的字段类型:", df["height"])
35 print("arr的字段类型:", df["weight"])
36 # print("arr的字段类型:", arr["weight"])
37 print("arr的每一个元素的大小:", arr.itemsize)

以上是关于数据分析&数据挖掘数组的数据类型的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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